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InteliPipes adottato dal Comune di Peel a Mississauga per prevenire i guasti alle condutture idriche

Implementation Date

1 gennaio 2021

By

regional municipality of Peel

City

Mississauga

story image
Questa immagine è stata generata con AI

Descrizione

La municipalità regionale di Peel, in Ontario, Canada, ha collaborato con CANN Forecast per identificare le coorti di condotte idriche più a rischio di guasto e per dare priorità ai programmi di rinnovo. L'algoritmo basato sulle coorti è stato in grado di identificare 18 km di condutture idriche lineari - che rappresentano lo 0,39% della rete idrica della regione - che hanno registrato un tasso medio di rotture superiore a 82 rotture/100 km/anno e una probabilità annuale di guasto compresa tra il 21% e il 41% per il periodo 2016-2020 ed è stato in grado di dare priorità a questi asset per l'allocazione dei fondi e delle risorse disponibili.

Impatto e risultato

  • L'identificazione mirata delle condotte idriche ad alto rischio aiuta a prevenire future rotture, preservando le risorse idriche.
  • Riduce l'impatto ambientale concentrandosi sulle riparazioni critiche ed evitando sostituzioni non necessarie.
  • Ha dato priorità a 18 km di condotte idriche ad alto rischio da rinnovare, assicurando un uso ottimale delle risorse disponibili.

Dettagli della soluzione

In molte città del mondo, le infrastrutture per l'acqua potabile e le acque reflue sono state costruite tra gli anni '40 e '70, il che significa che una percentuale significativa di questi beni è prossima o ha già raggiunto la fine della sua vita utile. Le infrastrutture idriche si stanno sgretolando e hanno bisogno di essere sostituite e riparate, soprattutto oggi che i cambiamenti climatici causano variazioni significative di temperatura e siccità, mettendo ulteriormente a dura prova queste infrastrutture. La previsione del CANN ha sviluppato InteliPipes, uno strumento che consente di identificare le tubature vulnerabili all'interno del sistema di distribuzione idrica di una città, al fine di prendere decisioni proattive in merito alla riabilitazione delle condutture idriche. Questi strumenti sono stati sviluppati utilizzando modelli di intelligenza artificiale che si basano sui dati disponibili per fornire informazioni utili ai responsabili delle decisioni e aiutare i comuni a decidere quali condotte idriche devono essere sostituite per limitare le perdite d'acqua.

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